การเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ในพื้นที่จำกัดมากๆ (Confined Spaces) มักเป็นเรื่องยากเนื่องจากต้องคำนึงถึงทั้งอุปสรรคภายนอกและการชนกันเองของชิ้นส่วนหุ่นยนต์ งานวิจัยนี้เสนอแนวทางการวางแผนแบบ Whole-Body สามขั้นตอนที่เน้นการใช้ปริมาตรของร่างกายหุ่นยนต์ (Rigid-body volumes) แทนการใช้จุดหรือเส้นแบบเดิม
ระบบนี้รวมเอาการหลบหลีกการชนที่สามารถหาอนุพันธ์ได้ (Differentiable collision avoidance) เข้ากับการวางแผนเชิงจลนศาสตร์ เพื่อสร้างตัวนำทางสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพวิถีการเคลื่อนที่ในระยะยาว นอกจากนี้ยังใช้แผนการที่เหมาะสมที่สุดเหล่านี้ไปฝึกฝน Reinforcement Learning เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถทำงานได้จริงแบบออนไลน์ ผลการทดสอบกับหุ่นยนต์ Unitree G1 ในสภาวะที่มีอัตราส่วนพื้นที่จำกัด (Cr < 1.5) พบว่าสามารถทำงานได้สำเร็จแม้ในภารกิจที่ซับซ้อนนานถึง 18 วินาที
